geophysical image processing; image classification; land cover; neural nets; support vector machines; terrain mapping; vegetation; ANN; India; Kerala; Kochi city; Landsat images; SVM; artificial neural network; built-up classes; classification based land cover change detection; classification based land use change detection; nonparametric classifiers; remotely sensed image classification; satellite data; sparse vegetation; support vector machine; time sequence analysis; Artificial neural networks; Earth; Neurons; Remote sensing; Satellites; Support vector machines; Vegetation mapping; ANN; Change detection; Classification; Kochi; Land cover; Land use; Landsat; Remote Sensing; SVM;
机译:使用多时态Landsat影像监测土地覆被和土地利用变化的分类前和分类后变化检测技术:以意大利比萨省为例
机译:基于光谱和地形变量的Landsat影像分类,用于Zagros森林的土地覆盖变化检测
机译:基于遗传算法的土地覆盖分类特征选择,使用兰德拉特和envisat图像进行分类
机译:基于分类的土地使用/陆地覆盖通过Landsat图像改变检测
机译:使用所有可用的Landsat数据进行连续变化检测和土地覆被分类。
机译:基于双极化Sentinel-1ALandsat-8 OLI和Hyperion图像的多传感器卫星图像的多特征分类用于城市土地覆盖分类
机译:土地利用和土地覆盖图来自土壤,树荫和植被分数图像的分割和分类,该图像来自应用于Tucuruí水库区Tm / Landsat5传感器数据的线性混合模型 - pa绘制土地利用覆盖分数图像,土壤,树荫和植被的分割和分类,源自应用于Landsat-5 Tm数据的线性混合模型,Tucuruí水库区域 - 帕拉
机译:利用伪随机特征归一化应用于变化检测的Landsat专题mapper图像的土地覆盖分类。